【新課程募資:利用神經網路解析K線圖】
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買股票除了買得好,也要賣得快,新課程中會教多種不同的神經網路,這邊提供其中一個方法解讀多變的K線圖
長短期記憶 (LSTM) 神經網路屬於循環神經網路 (RNN) 的一種,特別適合處理和預測與時間序列相關的重要事件,而內文用來說明神經網路的例子,我覺得非常的貼切。
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同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
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【The Future of Trading 交易未來式-人工智慧 x 金融交易論壇】
「 機器的“深度學習”會是交易的未來嗎?」
在圖像和語音辨識等領域,深度學習技術所取得的突破引起了很大關注。但是在金融領域,深度學習技術的應用,距離大規模採用似乎仍然遙遠。
那麼,人們在將深度學習技術應用于金融交易中到底做了哪些研究,各自又取得了什麼樣的進展?以下幾個案例將帶你瞭解這個領域的前沿。
1、預測股票有效掛單報價
倫敦帝國學院數學系的Justin A. Sirignano在其5月16日的論文中稱,利用2014-2015年納斯達克市場的489檔股票的交易情況。
在對他所建立的“空間神經網路”進行訓練和測試後發現,能夠提前1秒鐘預測到買賣雙方的報價情況
2、金融資產價格變動預測
美國伊利諾斯理工大學的 Matthew Francis Dixon 利用深度學習神經網路,來試圖預測43種大宗商品和外匯期貨在未來5分鐘的價格變動。
他們測試結果的總體準確率達到42%。
3、預測標普500指數波動性
史丹福大學的 Ruoxuan Xiong 等人試圖通過集成了Google搜尋趨勢和市場資料的LSTM(Long Short-Term Memory)區塊來預測標普500指數的波動性。
這項研究顯示了在存在大量噪音的情況下深度學習金融時間序列的潛力。研究中所用的方法能夠直接應用於其他的金融變數。
4、優化投資組合
Bartlit Beck Herman Palenchar公司的J. B. Heaton 等人試圖打造出表現超過美國IBB生物醫藥指數的投資組合。他們的研究工具包括五個神經元,利用2012-2016年間IBB成分股票的每週收益資料進行分析。
詳文請見 : http://goo.gl/Qq18jG
想進一步了解機器學習亦或是人工智慧在金融交易領域的應用嗎?
歡迎參加 The Future of Trading 交易未來式-人工智慧 x 金融交易論壇!
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【The Future of Trading 交易未來式-人工智慧 x 金融交易論壇 】
► 論壇時間:2016 / 6 / 26 (日) 14:00
► 論壇地點:台大集思會議中心 (國際會議廳)
台北市羅斯福路四段85號B1
► 論壇票價:500/張
► 論壇報名:http://goo.gl/uJD3sk
◎ 活動當天將於日盛期貨FB粉絲團同步進行線上直播
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